תוכלו להשתמש בלמידת מכונה במכשיר כדי לפתור בקלות בעיות מהעולם האמיתי.
ML Kit היא ערכת SDK לניידים שמביאה את המומחיות של Google ללמידת מכונה במכשיר, לאפליקציות ל-Android ול-iOS. תוכלו להשתמש בממשקי ה-API של שפות הראייה והטבע, שיעזרו לכם להתמודד עם אתגרים נפוצים באפליקציות או ליצור חוויות משתמש חדשות. כל הדגמים של למידת המכונה (ML) מהטובים ביותר בקטגוריה הם של Google, ומוצעים לכם ללא עלות.
כל ממשקי ה-API של ערכת ML פועלים במכשיר, ומאפשרים תרחישים לדוגמה בזמן אמת שבהם רוצים לעבד שידור חי מהמצלמה. המשמעות היא גם שהפונקציה זמינה במצב אופליין.
מה חדש
השקנו את גרסת הבטא של Recognition v2, שמוסיפה תמיכה בסקריפטים בסינית, בדוונגארי, ביפנית ובקוריאנית, ומגבירה מאוד את המגוון של שפות נתמכות. יש בו גם יכולות משופרות של זיהוי חסימות/פסקאות המבוססות על למידת מכונה, ורמת דיוק משופרת של הזיהוי.
ב-Google I/O 2021 הצגנו את ML Kit: ממשקי API Turnkey לשימוש ב-ML במכשיר באפליקציות לנייד. בפעילות זו נסביר מה חדש ב-ML Kit ומדגים עד כמה קל להשתמש ב-SDK כדי לבנות אפליקציה באמצעות למידת מכונה במכשיר.
כמו כן, השקנו דף חדש של למידת מכונה במכשיר שעוזר למפתחים לניידים ולאפליקציות אינטרנט להתחיל להשתמש בלמידת מכונה במכשיר. הוא מספק סקירה כללית ברורה של כל הפתרונות ש-Google מציעה, החל מפתרונות פשוטים, כמו ערכת למידת מכונה, ועד כלים ליצירת מודלים לאימון כמו TensorFlow Lite Model Maker.
ערכת ML זמינה עכשיו לכולם (GA), למעט זיהוי תנוחה, חילוץ ישויות, זיהוי טקסט גרסה 2 ופילוח תמונות סלפי שמוצעים בגרסת בטא.
מידע נוסף
- ממשקי API מוכנים לשימוש: זיהוי טקסט, זיהוי פנים, סריקת ברקוד, הוספת תוויות לתמונות, זיהוי אובייקטים ומעקב, זיהוי אובייקטים, פילוח עצמי, תשובה מהירה, תרגום טקסט ו זיהוי שפה.
- למד כיצד להשתמש במודלים מותאמים אישית לתיוג תמונות של TensorFlow Lite באפליקציות שלך. למידע על מודלים מותאמים אישית באמצעות ערכת ML
- מומלץ לעיין באפליקציות לדוגמה וב-Codelabs. הם עוזרים לכם להתחיל לעבוד עם כל ממשקי ה-API.
משאבים נוספים
אם ממשקי ה-API של מפתחות למידת המכונה של ML לא עונים על הצרכים שלכם ואתם זקוקים לפתרון מותאם אישית, תוכלו להיכנס לדף 'למידה חישובית' במכשיר כדי לקבל הנחיות לגבי כל הפתרונות והכלים של Google ללמידת מכונה.